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JavaScript時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度

 更新時(shí)間:2022年07月13日 11:24:44   作者:??一碗周?  
這篇文章主要介紹了JavaScript時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度,時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度是衡量一個(gè)算法是否優(yōu)秀的標(biāo)準(zhǔn),通常我們比較兩個(gè)算法時(shí)會(huì)用預(yù)先估算和事后統(tǒng)計(jì),下文詳細(xì)介紹,需要的朋友可以參考一下

前言

上一篇文章中介紹了算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基本概念,這篇文章來(lái)介紹一下時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。

時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度是衡量一個(gè)算法是否優(yōu)秀的標(biāo)準(zhǔn),通常我們比較兩個(gè)算法時(shí)會(huì)用到以下兩種方法:

  • 預(yù)先估算:就是說(shuō)在算法設(shè)計(jì)出來(lái)之后,根據(jù)算法中的步驟,去估算這個(gè)算法所需的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度,然后兩個(gè)進(jìn)行比較,選擇更優(yōu)秀的那個(gè);
  • 事后統(tǒng)計(jì):根據(jù)兩個(gè)算法分別編寫(xiě)一個(gè)可執(zhí)行程序/腳本,交給計(jì)算機(jī)去執(zhí)行,分別記錄兩個(gè)算法所需要的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度,然后兩個(gè)進(jìn)行比較,選擇更優(yōu)秀的那個(gè)。、

通常情況下我們都會(huì)采用第一種方式進(jìn)行對(duì)比,因?yàn)榈诙N在不同環(huán)境、不同語(yǔ)言、不同計(jì)算機(jī)下的運(yùn)行結(jié)果是有差異的,而且第二種的工作量也要比第一種要大。

時(shí)間復(fù)雜度

所謂的時(shí)間復(fù)雜度就是用于定性描述算法所運(yùn)行需要花費(fèi)的時(shí)間,所謂的定性就是大概進(jìn)行描述一下運(yùn)行時(shí)間的趨勢(shì),不會(huì)去具體到運(yùn)行需要多少秒;時(shí)間復(fù)雜度通常用大O來(lái)表示,例如O(1)、O(n)O(logn)等。

接下來(lái)我們通過(guò)具體的代碼來(lái)展示一下時(shí)間復(fù)雜度,這樣更方便去理解:

  • O(1)
let i = 0
console.log(i)

因?yàn)樵谶@個(gè)代碼中,這兩行代碼永遠(yuǎn)只執(zhí)行一次,所以時(shí)間復(fù)雜度是`O(1)`

  • O(n)
for (let i = 0; i < n; i++) {
  console.log(i)
}

在上面的代碼中,運(yùn)行時(shí)間取決與`n`,所以時(shí)間復(fù)雜度是`O(n)`。

  • O(logn)
let i = 1
while (i < n) {
  console.log(i)
  i *= 2
}

如果是下面這種情況:

let i = 0
console.log(i)
for (let i = 0; i < n; i++) {
  console.log(n)
}

它的時(shí)間復(fù)雜度是O(1) + O(n),它最終的時(shí)間復(fù)雜度是O(n),兩個(gè)時(shí)間復(fù)雜度相加的話一般會(huì)忽略較小的那個(gè)。

如果是兩個(gè)時(shí)間復(fù)雜度相乘的話,例如下面這段代碼:

for (let i = 0; i < n; i++) {
  for (let j = 0; j < n; j++) {
    console.log(j)
  }
}

這段代碼的時(shí)間復(fù)雜度是O(n^2),如果是相乘的話會(huì)將兩個(gè)時(shí)間復(fù)雜度進(jìn)行相乘。

空間復(fù)雜度

空間復(fù)雜度與時(shí)間復(fù)雜度差不多,表示的是算法在運(yùn)行過(guò)程中臨時(shí)占用存儲(chǔ)空間的大小的一個(gè)計(jì)量單位,

現(xiàn)在我們來(lái)看一下幾個(gè)例子:

  • O(1)
let i = 0
console.log(i)

???????因?yàn)樵谶@個(gè)代碼中,僅僅定義了一個(gè)臨時(shí)變量,所以空間復(fù)雜度是`O(1)`

  • O(n)
const arr = []
for (let i = 0; i < n; i++) {
  arr.push(i)
}

???????在上面的代碼中,我們聲明了一個(gè)數(shù)組,每循環(huán)一次都要往數(shù)組中存儲(chǔ)一個(gè)變量,所以時(shí)間復(fù)雜度是`O(n)`

O(n^2)

let i = 1
while (i < n) {
  console.log(i)
  i *= 2
}

到此這篇關(guān)于JavaScript時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度的文章就介紹到這了,更多相關(guān)JavaScript時(shí)間復(fù)雜度內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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